I team di ingegneria del software nelle aziende possono finalmente introdurre il coding assistito dall’AI di livello avanzato nel loro flusso di lavoro in modo sicuro e conforme, con Mistral Code, un assistente al coding alimentato dall’intelligenza artificiale che riunisce modelli potenti, un assistente integrato nell’IDE, opzioni di deployment locale e strumenti enterprise in un unico pacchetto pienamente supportato, in modo che gli sviluppatori possano decuplicare la loro produttività con il pieno sostegno dei team IT e di sicurezza.
Questa è la promessa di Mistral AI nel presentare il suo nuovo prodotto. Mistral Code si basa sul collaudato progetto open-source Continue rafforzato con i controlli e l’osservabilità richiesti dalle grandi imprese; la beta privata è aperta oggi per gli IDE JetBrains e VSCode.
Mistral Code è la continuazione dell’impegno di Mistral focalizzato sull’aiutare gli sviluppatori ad avere successo nella propria attività con l’Al, dopo i rilasci del mese scorso di Devstral e Codestral Embed.
L’obiettivo con Mistral Code, spiega il team, è semplice: offrire agli sviluppatori enterprise i migliori modelli di coding, consentendo di realizzare qualsiasi cosa, dal completamento istantaneo al refactoring in più fasi, attraverso una piattaforma integrata distribuibile nel cloud, su capacità riservata o su GPU air-gapped on-prem.
A differenza dei tipici copiloti SaaS, tutte le parti dello stack, dai modelli al codice, sono fornite da un unico fornitore soggetto a un’unica serie di SLA e ogni riga di codice risiede all’interno del perimetro aziendale del cliente.
Mistral spiega che quando ha parlato con i VP dell’engineering, i responsabili della piattaforma e i CISO, sono emersi quattro ostacoli ricorrenti che bloccano i copilot mainstream nella fase di proof-of-concept:
- Connettività limitata ai repository proprietari e ai servizi interni.
- Personalizzazione minima dei modelli o dei prompt sottostanti.
- Copertura superficiale dei task che termina con il “completamento automatico” invece di completare il lavoro in più fasi.
- SLA frammentati, distribuiti tra un fornitore per il plug-in, un altro per il modello e un terzo per l’infrastruttura.
Mistral Code affronta questi punti critici con un’unica offerta integrata verticalmente: modelli, plugin, controlli amministrativi e assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7, in modo che i team di piattaforma mantengano la visibilità e possano collegare la produttività alimentata dall’intelligenza artificiale al ROI.
Il core di Mistral Code è costituito da quattro modelli che rappresentano lo stato dell’arte del coding, afferma Mistral AI:
- Codestral per il fill-in-the-middle / completamento automatico del codice
- Codestral Embed per la ricerca e il recupero del codice
- Devstral per il coding agenziale
- Mistral Medium per l’assistenza via chat
In particolare, i clienti possono perfezionare o post-addestrare i modelli sottostanti su repository privati o distillare varianti leggere, capacità che semplicemente non esistono in copilot chiusi legati ad API proprietarie.
Mistral Code è in grado di gestire più di 80 linguaggi di programmazione e di ragionare su file, differenze Git, output di terminale e problemi. Attualmente il team sta testando il prodotto per aiutare gli ingegneri ad andare oltre l’assistenza e i suggerimenti per il coding e a completare ticket di portata completa: apertura di file, scrittura di nuovi moduli, aggiornamento di test e persino esecuzione di comandi di shell, il tutto nell’ambito di flussi di lavoro di approvazione configurabili, in modo che gli ingegneri senior mantengano il controllo.
Per i manager IT, una ricca console di amministrazione espone controlli granulari della piattaforma, una profonda osservabilità, la gestione dei posti e l’analisi dell’utilizzo.
I clienti di Mistral AI – mette in evidenza l’azienda – convalidano l’approccio: Abanca, una banca leader in Spagna e Portogallo, ha implementato Mistral Code su scala per i team di sviluppo in una configurazione ibrida, in modo che possano prototipare nel cloud mentre il codice bancario principale rimane on-premise.
SNCF, la compagnia ferroviaria nazionale francese, sta potenziando i suoi 4000 sviluppatori con l’AI grazie a Mistral Code Serverless, mentre Capgemini, il primo systems-integrator partner globale di Mistral AI, sta per implementare Mistral Code on-premises per oltre 1500 sviluppatori al servizio di progetti di clienti in settori regolamentati.
Mistral AI sottolinea inoltre di avere un debito di gratitudine nei confronti della community di Continue, che è stata la pioniera dell’esperienza originale per gli sviluppatori; il fork dell’azienda ne conserva l’estensibilità, ma apporta miglioramenti significativi all’editing multilinea, alla chat e agli extra di livello aziendale, come RBAC a grana fine, audit logging, metriche di risoluzione dei problemi/accettazione dei suggerimenti e così via.
Sebbene il rilascio iniziale sia una beta privata per raccogliere il feedback dei clienti, Mistral AI intende iniziare a fornire contributi al repo upstream nelle prossime versioni.
È possibile richiedere l’accesso al proprio account Mistral per avviare un progetto pilota. È possibile scegliere un’implementazione serverless, cloud o self-hosted e iniziare a lavorare con l’intelligenza di frontiera in pochi minuti.
